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是次研究透過(guò)港科大的人工智能運(yùn)算設(shè)施進(jìn)行，在充足的運(yùn)算力下，這些AI醫(yī)學(xué)系統(tǒng)得以由大量數(shù)據(jù)建構(gòu)而成，結(jié)合團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略，性能表現(xiàn)比其他現(xiàn)有模型更優(yōu)秀。領(lǐng)導(dǎo)研究的港科大計(jì)算機(jī)科學(xué)及工程學(xué)系助理教授陳浩指出，單單是其中一個(gè)針對(duì)病理學(xué)而設(shè)的AI基礎(chǔ)模型，便曾處理逾1.6億張醫(yī)學(xué)圖像，涵蓋32癌癥類別。
四大AI醫(yī)學(xué)模型分別為MOME(乳癌診斷)、mSTAR(病理輔助工具)、MedDr(全科)、XAIM(可解釋的人工智能)。
當(dāng)中，MOME(乳癌診斷)是首個(gè)以大模型方式分析多參數(shù)磁力共振(MRI)影像的AI模型，針對(duì)乳腺癌診斷而設(shè)。此模型能助醫(yī)生分析病人的MRI，輔助他們快速區(qū)分腫瘤屬良性或惡性，從而盡量避免病人進(jìn)行不必要的病理穿刺化驗(yàn)。此外，此AI模型更能預(yù)測(cè)患者對(duì)化療的反應(yīng)，為病人制定適合的治療方案。
而MedDr(全科)則如同一位AI全科醫(yī)生，能解答問(wèn)題、撰寫醫(yī)療報(bào)告，并根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像為病人進(jìn)行初步診斷等，是目前全科醫(yī)學(xué)中最具規(guī)模的開源軟件，有助醫(yī)生作出快速、準(zhǔn)確及可靠的診斷。
陳浩身兼港科大與華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院“醫(yī)工交叉聯(lián)合創(chuàng)新中心”主任，他期望這批AI系統(tǒng)能成為醫(yī)生的得力助手，協(xié)助完善診斷、促進(jìn)個(gè)人化治療并簡(jiǎn)化流程工作。
陳浩表示，在目前的成功基礎(chǔ)上，研究團(tuán)隊(duì)正研發(fā)一系列針對(duì)不同臨床任務(wù)的AI系統(tǒng)，包括精準(zhǔn)腫瘤學(xué)和計(jì)算機(jī)輔助介入等醫(yī)療工作。同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)也會(huì)繼續(xù)收集更多數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化現(xiàn)有的AI模型。長(zhǎng)遠(yuǎn)而言，他希望透過(guò)與臨床合作伙伴保持緊密合作，為病人謀福祉。(完)
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